conjugate-gradient-method:共轭梯度法是一种用于求解特定线性方程组(即矩阵对称且正定的方程组)的数值解的算法

上传者: 42139042 | 上传时间: 2022-11-14 21:13:17 | 文件大小: 19KB | 文件类型: ZIP
共轭梯度法 参考 共轭梯度法(ENG) OR기울기법 (KOR) 共轭梯度法(CG) 共轭梯度法是一种算法,用于求解线性方程组的特定系统,即矩阵且方程组的数值解。 共轭梯度法通常实现为,适用于太大而无法通过直接实现或其他直接方法(例如Cholesky分解)处理的稀疏系统。 成本函数 假设我们要求解 (P1) A * x = b : matrix ver. 或者, (P2) A( x ) = b : function ver. 对于向量x ,其中已知nxn矩阵A是对称的(即A ^ T = A),正定的(即x ^ TA x> 0对于R ^ n中所有非零向量x)和实数,并且b也被称为。 我们用x^*表示该系统的唯一解。 用于解决问题的基本迭代CG(矩阵版本) function [x] = conjgrad(A, b, x) r = b

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